也由於台灣的分析服務廠商多半是資訊業者，旗下的顧問不見得每個都在Client的產業待過，雖然具有高深的統計分析能力，卻不一定了解這些產業在行銷或業務上的實際問題。所以Client的運氣有點重要，如果遇到缺乏產業經驗的顧問，往往就只是提供制式的模型建議，沒有辦法引導Client提出問題，當然就很難針對這些問題提出量身訂製的解決方式。
2013年3月30日 星期六
笨蛋，問題在問題！ Part 2
我自己親身經歷過幾個案例，讓我歸納出所謂「不知道問題是什麼」其實可以從想做分析的企業（Client）和提供分析服務的廠商（Vendor）這兩種角度來看。企業會想要請外面的廠商提供Analytics的服務，通常就是因為本身對Analytics不是非常了解或是內部沒有專精這方面的人才，也往往因為不了解，所以誤以為Analytics服務跟套裝軟體一樣，只要買進來就可以直接套用。尤其是在台灣提供分析服務的廠商大部分本身也是資訊軟體廠商，更可能讓企業加深了這樣的誤解。
也由於台灣的分析服務廠商多半是資訊業者，旗下的顧問不見得每個都在Client的產業待過，雖然具有高深的統計分析能力，卻不一定了解這些產業在行銷或業務上的實際問題。所以Client的運氣有點重要，如果遇到缺乏產業經驗的顧問，往往就只是提供制式的模型建議，沒有辦法引導Client提出問題，當然就很難針對這些問題提出量身訂製的解決方式。
也由於台灣的分析服務廠商多半是資訊業者，旗下的顧問不見得每個都在Client的產業待過，雖然具有高深的統計分析能力，卻不一定了解這些產業在行銷或業務上的實際問題。所以Client的運氣有點重要，如果遇到缺乏產業經驗的顧問，往往就只是提供制式的模型建議，沒有辦法引導Client提出問題，當然就很難針對這些問題提出量身訂製的解決方式。
2013年1月12日 星期六
遠見乎？短視乎？
儘管我認為Big Data現在仍處在hype的階段，我還是非常樂見國內的雜誌願意用這麼多篇幅介紹這個2012年突然變夯的名詞（畢竟這可能關係到我未來的飯碗啊！）。由於這次《遠見》刊出的內容很多，我也還沒全都看完，所以在此我只提出一點點看法。
特別企劃的第一篇文章就提到趨勢科技董事長張明正先生，而且引用他的話說「先有了雲端，才有大數據」。雲端這個名詞確實比大數據（Big Data）這個名詞早出現，但大數據這個東西其實早就有了，兩者也沒有因果關係。不過我們不是在研究Big Data的歷史，就尊重張董事長的意見。我真正有意見的，是他的以下看法：
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